贝壳找房面试

5.12一面1.agent项目问的比较详细，但是具体问题我忘记了，大概也是上下文压缩之类的；2.hashmap底层原理，concurrenthashmap有什么不同；3.讲一下Java的垃圾回收机制；4.讲一下tcp流控；（作为通信人，居然没答上来，因为忘了，面试官很震惊，你不是学这个的吗，我也很震惊，我不是学这个的吗）5.了解MySQL吗，讲一下；6.日常学习工作怎么使用ai工具的（展开了很多内容，当时脑子全是乱的，梦到什么答什么，所以问题记不清了）7.说一件你做的失败的事情；8.说一个你最近关注的ai方面的新闻（我说了龙虾）；9.手撕：顺时针遍历矩阵；10.反问：您觉得目前ai发展到现在，...

核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...